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基于GSConv模块与ECA注意力机制的改进Unet脑肿瘤图像分割
摘要：本文讨论了一种针对脑肿瘤的医学图像分割改进模型，该模型是一种基于U-Net架构的深度学习算法。在传统U-Net基础上，引入GSConv模块和ECA注意力机制，提升模型在医学图像分割任务中的表现。通过这些改进，新的U-Net模型能够更高效地提取和利用多尺度特征，同时灵活地聚焦重要通道，从而显著提高分割效果。在实验过程中，对改进的U-Net模型进行了系统的训练和评估。通过观察训练集和测试集的loss曲线，我们发现两者的loss值在第8个epoch之后迅速下降到最低点，随后逐渐收敛并趋于稳定。这表明我们的模型具有良好的学习能力和泛化能力。此外，通过监测平均交集比（mIoU）的变化，我们可以看到在第35个epoch之后，mIoU逐渐趋近于0.8并且保持稳定，这进一步验证了模型的有效性。与传统U-Net相比，基于GSConv模块和ECA注意机制的改进版本在分割效果上表现出明显的优势，特别是在脑肿瘤图像边缘的处理上，改进模型能够提供更为准确的分割结果，这一成果不仅提高了医学图像分析的准确率，也为临床诊断提供了更可靠的技术支持。综上所述，本文提出的基于GSConv模块和ECA注意机制的改进U-Net模型为脑肿瘤医学图像分割提供了一种新的解决方案，其优越的性能有助于提高疾病的检测和治疗效果，在相关领域具有重要的意义。未来希望进一步挖掘该方法在其他类型医学图像处理中的应用潜力，推动医学影像事业的发展。
顶点演讲 - 将退役能源基础设施重新用于可再生能源
● 废弃的煤矿经常因缺乏维护和地下水泄漏而被淹没 ● 被淹没的煤矿中的水经常受到污染，不能用于其他用途 ● 浮动光伏太阳能发电场可以放置在湖泊上以产生能源 ● 水冷却太阳能电池板，提高效率 ● 减轻 NIMBY 的影响和附近居民的反对 ● 减少湖面蒸发 挑战
通过对齐已知类表示
开放式对象检测（OSOD）已成为当代研究方向，以解决对未知对象的检测。最近，很少有作品通过使用Con-Contrastive聚类来分开未知类，在OSOD任务中实现了可观的性能。相比之下，我们提出了一种新的基于语义聚类的方法，以促进语义空间中有意义的群集的对齐，并引入一个类去相关模块以实现群间间的分离。我们的方法进一步不适合对象焦点模块预测对象分数，从而增强了未知对象的检测。此外，我们采用了i）一种评估技术，该技术对低置信度输出进行了惩罚，以减轻对未知对象的错误分类的风险，ii）一种称为HMP的新指标，该指标使用hMP使用Har-nonic Mean结合了已知和未知的精度。我们的广泛实验表明，所提出的模型可以在OSOD任务上对MS-Coco＆Pascal VOC数据集有显着改进。
用黄体和富马酸亚铁补充黄河鲤鱼饮食：生长性能，消化酶活性，皮肤色素沉着和肠道菌群
在这项研究中，研究了叶黄素和富马酸亚铁对黄河鲤鱼（Cyprinus carpio）的影响，旨在评估皮肤色素沉着，肠道消化酶，肠道微生物多样性和生长性能。设计了三种实验饮食，包括对照组，一组150mg/kg叶黄素）以及叶黄素和富马酸铁蛋白酶混合物（150mg/kg叶黄素和100mg/kg富马酸铁酸铁酸铁酸酯）。用实验饮食喂食42天的鲤鱼（n = 135; 25.0±2.0g）。结果表明，与对照组相比，与对照组（P <0.05相比，与蓝色（b*），颜色差异（δe）和Chroma（δe）和乳头较高的值相比，蛋白质的无关指数（ISI）和内脏指数（ISI）和内脏指数（VSI）增加，伴随着蓝色（B*），色差（δe）和Chroma（CH*）的较高价值（与对照组相比（P <0.05）相比，身体颜色的显着变化。同时，在混合物组中观察到淀粉酶，脂肪酶和胰蛋白酶的较高活性（p <0.05）。高通量测序和维恩图表明，叶黄酸或亚铁富马酸盐对鲤鱼的肠道微生物群具有明显的影响。与对照组相比，与混合物组相比，用混合物组的鲤鱼中的静脉细菌和黄杆菌的丰度显着增加。总而言之，在饲料中添加叶黄素和富马酸亚铁可以改变黄河鲤鱼的皮肤色素沉着和肠道微生物组成，从而增强鱼类的着色效果和消化功能。这些发现为优化饲料配方和水产养殖管理提供了宝贵的见解，这可以有助于提高黄河鲤鱼的质量和农业效率。
投资者介绍
本演示文稿包含与 Energy Plug Technologies Corp.（及其附属公司，统称“Energy Plug”或“公司”）相关的前瞻性陈述和信息。非纯历史性的陈述都是前瞻性陈述，包括关于未来的信念、计划、展望、期望或意图的任何陈述，包括“预期”、“目标”、“可能”、“将”、“或许”、“应该”、“可以”、“可以”、“打算”、“期望”、“相信”、“估计”、“预测”、“潜在”、“计划”、“旨在”、“预计”、“持续”等词语或短语，或类似表达，暗示未来结果或其反面结果或类似变化。前瞻性陈述可能包括但不限于以下陈述：我们的业务战略；我们的战略合作伙伴关系，包括与马拉哈特民族的拟议合作伙伴关系；潜在收益估计；与马拉哈特民族共同建设和运营超级工厂；监管部门批准；我们对我们的费用、销售和运营的期望；我们未来的客户集中度；我们预期的现金需求；有关我们资本需求的估计；我们对额外融资的需求；我们预测客户未来需求的能力；我们对未来产品的计划；我们未来的增长战略和增长率；对我们知识产权的保护；以及我们经营所在市场的预期趋势和挑战。前瞻性陈述由我们的管理层编制，旨在提供我们活动和业绩的展望，可能不适用于其他目的。我们的管理层认为，前瞻性陈述是在合理的基础上编制的，反映了管理层的最佳估计和判断。投资者在阅读本演示文稿时应理解，我们的实际未来结果可能与我们的预期存在重大差异。此类陈述和信息基于对当前和未来业务战略以及 Energy Plug 未来运营环境的众多假设。尽管 Energy Plug 认为这些陈述背后的假设是合理的，但它们可能被证明是不正确的。鉴于这些风险、不确定性和假设，您不应过分依赖这些前瞻性陈述。由于 Energy Plug 的业务性质，Energy Plug 的证券被认为具有高度投机性。
理事会气候实施计划2023 -2026
________________________________________________________________________ KEY Completed : Actions completed within the year 1 timeframe Active : Actions in planning phase, in progress, or nearing completion To be started : Actions that did not start within the year 1 timeframe
增量动作分割的连贯的时间合成
数据重播是图像的成功增量学习技术。它通过保留原始或合成的先前数据的储存库来防止灾难性的遗忘，以确保模型在适应新颖概念的同时保留过去的知识。但是，它在视频域中的应用是基本的，因为它只是存储了框架以进行动作识别。本文首次探讨了视频数据重播技术的递增动作分割，重点是动作时间段。我们提出了一个时间连贯的动作（TCA）模型，该模型代表使用生成模型而不是存储单个帧的动作。捕获时间连贯性的调节变量的集成使我们的模型了解随着时间的流逝的作用进化。因此，TCA为重播产生的动作段是多种多样的，并且在时间上是连贯的。在早餐数据集上的10任任务增量设置中，与基准相比，我们的AP可以显着提高准确性高达22％。